1、太赫茲波（Terahertz，THz）頻率介于0.1THz到10THz之間。THz光譜檢測技術(shù)作為一門新興的交叉科學(xué)，它銜接了經(jīng)典電磁波理論和微觀量子理論。作為紅外光譜檢測技術(shù)的有益補充，THz光譜具有許多獨特的性質(zhì)，如較強的透視及安全性、良好的光譜分辨能力等。鑒于此，THz時域光譜及成像技術(shù)在無損檢測、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注，尤其在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測、食品安全等領(lǐng)域展現(xiàn)出的巨大的應(yīng)用潛力。目前國內(nèi)外已有許多學(xué)者應(yīng)用該技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)

2、品品質(zhì)、農(nóng)藥殘留、轉(zhuǎn)基因物種鑒定等方面展開探索研究，并取得了一定的研究成果，但是作為一種新興的光譜檢測手段，該技術(shù)仍處于起步階段，尤其對于物質(zhì)成分構(gòu)成復(fù)雜的農(nóng)產(chǎn)品、食品的檢測，從理論研究到實際運用仍有大量的問題需要解決。
　　本文從THz光譜信號處理、模式識別、圖像處理三個方面對基于THz時域光譜和脈沖成像技術(shù)的物質(zhì)定性、定量分析算法展開研究，以期為 THz光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品、食品檢測領(lǐng)域的應(yīng)用做出有益的探索。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)

3、新點如下：
　　1.太赫茲時域光譜總體誤差分析與液態(tài)透射檢測F-P效應(yīng)消除改進算法研究。從系統(tǒng)構(gòu)成、樣品測量及誤差傳遞等方面系統(tǒng)分析了THz信號產(chǎn)生、傳輸、探測和光學(xué)常數(shù)提取過程中引入的系統(tǒng)誤差和隨機誤差，這一系統(tǒng)的分析有助于系統(tǒng)優(yōu)化，提高光學(xué)常數(shù)測量精度，降低實驗測試中不確定因素的影響；特別針對液態(tài)樣品透射檢測中Fabry-Perot效應(yīng)引起的頻譜振蕩，對傳統(tǒng)THz光學(xué)常數(shù)計算模型進行了改進，考慮系統(tǒng)中光學(xué)元件和液體池窗片對TH

4、z波的非線性吸收，將包含回波的THz時域信號描述為THz主脈沖與一系列沖擊信號和非線性傳遞函數(shù)的卷積，通過分析方程，有效去除回波引起的頻譜振蕩。實驗結(jié)果表明該方法有效提高了THz波段液體光學(xué)參數(shù)的測定精度，為后續(xù)液體樣品光譜的模式識別奠定了基礎(chǔ)。
　　2.在Clifford代數(shù)框架下對THz光譜信號進行分析，提出了基于Clifford代數(shù)的THz光譜物質(zhì)定性鑒別模型。從高維信號分析的角度出發(fā)，在THz光譜信號的處理中引入新的數(shù)學(xué)工

5、具─Clifford代數(shù)。在Clifford代數(shù)數(shù)學(xué)框架內(nèi)，充分利用THz光譜信號中蘊含的有效信息，在頻域?qū)Hz光譜信號表達為高維實矢量空間中的矢量，基于Clifford代數(shù)理論研究了THz光譜信號矢量的幾何分布特性及代數(shù)關(guān)系，揭示了樣品光學(xué)參數(shù)與THz信號矢量間存在著對應(yīng)關(guān)系，證明理想狀態(tài)下，厚度不同但由同種物質(zhì)構(gòu)成的樣品，其透射向量應(yīng)位于該物質(zhì)復(fù)折射率決定的唯一子空間內(nèi)，即相對偏差為零。但在實際測量過程中，由于受到多種因素的干擾，

6、透射向量有可能偏離原來的方向，因此，本文借助Clifford代數(shù)中的正交投影和正交補概念，定義相對偏差作為 THz光譜信號的分類指標，基于最小偏差原則對被測樣品的 THz光譜信號進行定性鑒別。應(yīng)用該算法對6種厚度的酒石酸、三聚氰胺、乳糖、葡萄糖四類物質(zhì)，對應(yīng)THz光譜信號進行分類鑒別，并將分類結(jié)果與支持向量機（SVM）算法進行比對，證明了該算法的優(yōu)越性和實用性。
　　3.將正則極限學(xué)習(xí)機算法引入到基于THz光譜技術(shù)的物質(zhì)定量、定性

7、分析，提出快速LOO-RELM算法，并應(yīng)用于轉(zhuǎn)基因豆油的定性鑒別中。將正則極限學(xué)習(xí)機算法引入到基于THz光譜技術(shù)的物質(zhì)定量、定性分析中，針對正則參數(shù)C選擇，模型尋優(yōu)過程中LOO交叉驗證計算復(fù)雜度高的問題，對隱含層輸出矩陣H進行奇異值分解，降低運算復(fù)雜度，并給出核心算法偽代碼，提高模型LOO交叉驗證效率，提出快速LOO-RELM算法。從理論分析和基于THz光譜技術(shù)的物質(zhì)定量、定性實驗兩個方面證明該算法的有效性。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用該算法對光譜

8、吸收特性極為相似的轉(zhuǎn)基因豆油進行定性鑒別，并從模型泛化性能、識別精度、參數(shù)敏感性及訓(xùn)練時間等多個方面與SVM算法鑒別結(jié)果進行對比，實驗結(jié)果表明，經(jīng)過參數(shù)尋優(yōu)后SVM算法與RELM算法都能獲得較好的識別精度和模型泛化性能，但相比SVM算法，RELM算法泛化性能受訓(xùn)練參數(shù)尤其是隱含層節(jié)點數(shù)影響較小，因此在參數(shù)選取和模型訓(xùn)練效率方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。
　　4.建立新的聚類有效性評價指標VSO(-)。針對傳統(tǒng)聚類有效性評價指標中存在的問題

9、進行分析，在此基礎(chǔ)上提出基于類間分離性度量因子S，類內(nèi)緊致性度量因子V，及重疊性度量因子O的新的聚類有效性評價指標VSO(-)，該評價指標不僅考慮類間分離性，類內(nèi)緊致性，同時考慮了THz圖像中一些像素點的亦此亦彼性，也即類與類之間的重疊性。實驗結(jié)果證明，相比其他聚類有效性評價指標，該指標對那些各類間像素點分布密度、大小差異較大的THz脈沖圖像聚類劃分效果評價更為準確。
　　5.針對THz脈沖圖像中，各像素點對應(yīng)光譜數(shù)據(jù)的高維矢量特

10、征，提出了基于PCA-FCM的 THz脈沖圖像聚類分析算法。作為一種新的成像技術(shù)，THz脈沖圖像在許多領(lǐng)域中有著巨大的應(yīng)用潛力。一方面它的每個像素點都包含了表征物質(zhì)信息的豐富的光譜特征，但另一方面圖像數(shù)據(jù)的高維特性也為圖像的分析處理帶來挑戰(zhàn)。為了去除 THz光譜信號中噪聲和冗余信息帶來的干擾，在提高聚類精度的同時，降低計算復(fù)雜度，本文通過對THz光譜信號特征提取，將主成分分析（PCA）與模糊C均值聚類（FCM）算法相結(jié)合應(yīng)用于THz脈沖

11、圖像的聚類分析中，并應(yīng)用該算法對兩個人工合成THz脈沖圖像，一個實測THz脈沖圖像進行處理。聚類分析過程中，借助主成分分析對數(shù)據(jù)降維，重構(gòu)太赫茲圖像的特征空間，用貢獻較大的主成分代替原始光譜特征輸入到FCM聚類模型中，基于最大隸屬度原則實現(xiàn)對各像素點聚類。實驗結(jié)果表明，在采用聚類有效性評價指標VSO(-)確定準確聚類數(shù)的前提下，該算法相對于經(jīng)典K-means算法在保持聚類劃分結(jié)果穩(wěn)定性的同時，不但有效地提高了聚類的收斂速度，還使圖像分割